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Willian Blair:数据库市场全景解析

来源:作者:gaoxuan发表于:2019-08-16点击:

编者按:

本文是由唐僧(网名)根据Willian Blair的《Database Software Market:The Long-Awaited Shake-up》相关报告进行整理的一篇笔记(有删减),通过作者对报告的解读,我们可以从中更加了解数据库市场的整体状况,在此,感谢唐僧(网名)的精彩分享。更多内容,大家可以关注他的公众号:企业存储技术。

 


 

1、数据库分类维度
 

首先,报告根据两个维度将数据库分为四个类别,上图中的纵轴分类为Relational Database(关系型数据库,RDBMS)和Nonrelational Database (非关系型数据库,NoSQL),横轴的分类为Operational(交易型,即OLTP)和Analytical(分析型,即OLAP)。

按照习惯我们先看关系型数据库,左上角的交易型类别中包括大家熟悉的商业数据库Oracle、MS SQL Server、DB2、Infomix,也包括开源领域流行的MySQL(MariaDB是它的一个分支)、PostgreSQL,还有云上面比较常见的SQL Azure和Amazon Aurora等。
 
比较有意思的是,SAP HANA正好位于交易型和分析型的中间分界处,不要忘了SAP还收购了Sybase,尽管后者今天不够风光了,而早年微软的SQL Server都是来源于Sybase。Sybase的ASE数据库和分析型Sybase IQ还是存在的。
 
右上角的分析型产品中包括几款知名的列式数据仓库Pivotal Greenplum、Teradata和IBM Netezza(已宣布停止支持),来自互联网巨头的Google Big Query和Amazon RedShift。至于Oracle Exadata一体机,它上面运行的也是Oracle数据库,其最初设计用途是OLAP,而在后来发展中也可以良好兼顾OLTP,算是一个跨界产品吧。
 
再来看非关系型数据库,左下角的交易型产品中,有几个我看着熟悉的MongoDB、Redis、Amazon DynamoDB和DocumentDB等;右下角的分析型产品包括著名的Hadoop分支Cloudera、Hortonworks(这2家已并购),Bigtable(来自Google,Hadoop中的HBase是它的开源实现)、Elasticsearch等。
 
2、关系型数据库分类
 
显然非关系型数据库的分类要更加复杂,产品在应用中的差异化也比传统关系型数据库更大。Willian Blair很负责任地对它们给出了进一步的分类。
 
NoSQL数据库的进一步分类:

上面这个图表应该说很清晰了。
 
非关系型数据库可以分为Document-based Store(基于文档的存储)、Key-Value Store(键值存储)、Graph-based(图数据库)、Time Series(时序数据库),以及Wide Cloumn-based Store(宽列式存储)。
 
我们再来看下每个细分类别中的产品:

  • 文档存储:MongoDB、Amazon DocumentDB、Azure Cosmos DB等

  • Key-Value存储:Redis Labs、Oracle Berkeley DB、Amazon DynamoDB、Aerospike等

  • 图数据库:Neo4j等

  • 时序数据库:InfluxDB等

  • WideCloumn:DataStax、Cassandra、Apache HBase和Bigtable等

  • 多模型数据库:支持上面不只一种类别特性的NoSQL,比如MongoDB、Redis Labs、Amazon DynamoDB和Azure Cosmos DB等。

 
 
 

3、交易型数据库市场规模

 

基于IDC数据的交易型数据库市场份额共有3个分类,其中深蓝色部分的关系型数据库(RDBMS,在这里不统计数据挖掘/分析型数据库)占据80%以上的市场,可见关系型数据库仍占营收大头 

 
Dynamic Database(DDMS,动态数据库管理系统,同样不统计Hadoop)就是我们前面聊的非关系型数据库。这部分市场显得小(但发展势头看好),我觉得与互联网等大公司多采用开源+自研,而不买商业产品有关。
 
Oracle营收份额42%仍居第一,随后排名依次为微软、IBM、SAP和Teradata。(请注意,这里的关系型数据库统计又包含了分析型产品。

 

代表非关系型数据库的DDMS分类中(这里同样加入Hadoop等),云服务和新兴厂商成为了主导,微软应该是因为云SQL Server的基础而小幅领先于AWS,这两家一共占据超过50%的市场,接下来的排名是Google、Cloudera和Hortonworks(二者加起来13%)。

上面是IDC传统分类中的“非关系型数据库”,在这里IBM和CA等应该主要是针对大型机的产品,InterSystems有一款在国内医疗HIS系统中应用的Caché数据库(以前也是运行在Power小机上比较多)。
 
4、开源数据库 vs. 商业数据库

 

按照流行度来看,开源数据库从2013年到现在一直呈现增长,已经快要追上商业数据库了。

 

商业产品在关系型数据库的占比仍然高达60.5%,而上表中从这列往左的分类都是开源占优:
Wide Cloumn:开源占比81.8%;时序数据库:开源占比80.7%;文档存储:开源占比80.0%;Key-Value存储:开源占比72.2%;图数据库:开源占比68.4%;搜索引擎:开源占比65.3%
 
按照开源License的授权模式,下面这个三角形越往下管的越宽松。比如MySQL属于GPL,在互联网行业用户较多;而PostgreSQL属于BSD授权,国内有不少数据库公司的产品就是基于Postgre哦。
 
5、数据库三大阵营
 
  • 交易型数据库的4个巨头仍然是Oracle、微软、IBM和SAP,在这里William Blair将他们归为第一阵营。

  • 随着云平台的不断兴起,AWS、Azure和GCP(Google Cloud Platform)组成了另一个阵营。

  • 第三个阵容就是规模小一些,但比较专注的数据库玩家。

 
 
前两个阵容的数据库产品包括Oracle Database、MySQL以及Exadata一体机。IBM DB2也是一个庞大的家族,除了传统针对小型机、x86(好像用的人不多)、z/OS大型机和for i的版本之外,如今也有了针对云和数据挖掘的产品。记得抱枕大师对Informix的技术比较推崇,可惜这个产品发展似乎不太理想。
 
微软除了看家的SQL Server之外,在Azure云上还能提供MySQL、PostgreSQL和MariaDB开源数据库。应该说他们是传统软件License+PaaS服务两条腿走路的。
 
如今人们一提起SAP的数据库就想起HANA,之前从Sybase收购来的ASE(Adaptive Server Enterprise)和IQ似乎没有之前发展好了。
 
在云服务提供商数据库的3巨头中,微软有SQL Server的先天优势,甚至把它移植到了Linux拥抱开源平台。关系型数据库的创新方面值得一提的是Amazon Aurora和Google Spanner(也有非关系型特性)。
 
非关系型数据库则是Amazon全面开花,这与其云计算业务发展早并且占据优势有关。Google当年的三篇经典论文对业界影响深远,Yahoo基于此开源的Hadoop有一段时间几乎是大数据的代名词。HBase和Hive如今已不再是人们讨论的热点,而Bigtable和BigQuery似乎仍然以服务Google自身业务为主,毕竟GCP的规模比AWS要小多了。

 
上图为DB-Engines的排行榜,相信许多朋友都不陌生,今年3月已经不是最新的数据,在这里列出只是给大家一个参考。该排行榜几乎在每次更新时,期待国内数据库领域的专家们撰写点评。

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